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字符串逆变器：编排储能的未来
我们的净零目标。供应链以及地缘政治问题仅加剧了迫切需要储能来巩固可再生能源并稳定当地电网以及能源价格的需求。耦合太阳能，地球上最便宜的发电形式，电池存储是一个逻辑且必要的决定。这份白皮书探讨了弦逆变器通过高性能，非凡的灵活性和易用性提供的真实和创新优势。因此，我们认为，在建立高价值，持久的储能项目方面，它们将成为最佳实践的一部分。
弦理论中黑洞熵的概念分析
1996 年，安德鲁·斯特罗明格和卡姆伦·瓦法对极端 Reissner-Nordstr¨om 黑洞的微观状态计数已被证明是弦理论的核心成果。本文以哲学读者为中心，在当代背景下介绍该论证，并分析其相当复杂的概念结构。特别是，我们将确定它所依赖的各种理论间关系，例如对偶性和链接关系。我们进一步旨在阐明为什么该论证立即被认为是对该黑洞熵的成功解释，以及它如何引发旨在加强黑洞弦理论分析的后续工作。我们将简要讨论它与 AdS/CFT 猜想公式的关系，并给出在 AdS/CFT 对应关系背景下对熵计算的熟悉重新解释。最后，我们讨论了 Strominger 和 Vafa 的黑洞熵微观解释对黑洞信息悖论的启发作用。配套论文分析了 Strominger-Vafa 黑洞状态的本体论、黑洞从 D 膜集合中出现的问题以及对应原理在弦理论黑洞背景下的作用。
将Grover的量子算法应用于字符串匹配
如今，数据库中的字符串搜索是一种广泛使用的资源，可以应用于许多领域，例如生物信息学和DNA测序，拼写检查，窃探测等。它在于在长度为n的较长字符串中找到长度为m的位置，从而使m≤n。通常，字符串长度很大，文本中的图案不经常，因此涉及较大的时间复杂性，以找到匹配发生的位置。Kunth-Morris-Pratt和Boyer Moore算法[1]是用于匹配的最常见的经典算法。他们从左到右检查字符，直到有匹配，因此，他们将在最坏的处理时间（n + m）重新检查。在这个新时代，量子计算范式在上升中，到目前为止已经解决了与经典算法有关的许多问题，这些问题正在解决使用量子算法以减少查询数量。关注着提高运行时间的关注，我们将在这里探索使用量子计算机来解决弦匹配问题的可能性，该量子计算机利用量子力学法律，例如求职，纠缠和干扰，以执行计算。字符串匹配问题可以作为一个问题进行重新调整为在所有字符串位置形成的一般数据库中搜索解决方案（与目标相匹配的位置）。未分类数据搜索的最著名的量子算法是Lov K. Grover在1996年提出的，并在1996年提出了Quadratic的Quadratic速度加速O（
C＆I智能字符串存储保修服务条款
下表。批准客户的备件服务应用程序后，华为将在相应的SLA中指定的工作日内发送替换零件。客户在收到华为替换零件后的15个工作日内只需要将故障零件归还由华为指定的地方。如果在指定的期间内未返回故障零件，则认为客户以标价购买零件。如果通过快递员在返回期间发生任何损坏或损失，则客户应对后果负责。
解码 - vit：手写数字字符串识别的视觉变压器框架
在数字化时代，手写文档识别具有多种应用，例如历史信息保存，邮政地址识别等。对无价文化宝藏的保护和分析在很大程度上取决于历史文档中手写的数字字符串识别。认可的主要挑战是写作风格的变化，噪声，扭曲和有限的数据。本文提出了一种新的方法，可以克服包含数字字符串的复杂，褪色和旧手写文档的困难。目标是创建一个可靠有效的系统，该系统自动识别古代手稿的数字字符串，有助于数字化记录。因此，本文提出了一个强大的视觉变压器框架，以识别手写数字字符串，而不会从较小数据集的未清洗图像中分割数字。所提出的方法是一个四步过程，包括预处理，通过象征化提取特征提取，使用视觉变压器的注意机制识别以及使用光束搜索解码器进行结果解码。将提出方法的性能与由卷积神经网络和长期记忆（CNN-LSTM）组成的混合方法进行比较。所提出的方法达到了56％的单词准确性，损失在更少的时间内低于0.6。结果表明，所提出的模型是一个快速学习者，可以在预期更少的时间内的实时场景中使用。这项研究的结果会影响邮政服务的数字化。在本文中还借助局部可解释的模型 - 不合Snostic解释（LIME）技术讨论了所提出的深度学习模型绩效解释。通过为实时应用程序提供软件即服务（SAAS）来概括所提出的方法的概括，以作为未来的研究方向。
基于量子弦比较器的某些弦问题的量子算法
用于搜索的算法在 [29] 中进行了描述。利用这种思想，我们获得了几个问题的量子算法。第一个问题是字符串排序问题。假设我们有 n 个长度为 k 的字符串。众所周知 [30]，没有量子算法可以比 O(nlogn) 更快地对任意可比较对象进行排序。同时，一些研究人员试图改进隐藏常数 [31,32]。其他研究人员研究了空间有界的情况 [33]。我们专注于对字符串进行排序。在经典情况下，我们可以使用一种比任意可比较对象排序算法更好的算法。对于有限大小的字母表，基数排序具有 O(nk) 查询复杂度 [34]。它也是经典（随机或确定性）算法的下限，即 Ω(nk)。我们的字符串排序问题的量子算法的查询复杂度为 O(n(logn)·√
通过介质方法采样了异质车辆排的DATA字符串稳定性
由于对提高的转移效率的需求不断提高和安全性提高，因此需要用于智能运输系统（ITS）的高级控制方法来解决其复杂而动态的性质，其中多个代理商相互互动和环境相互作用。在此框架中，当前的研究文献着重于如何确保字符串稳定性（SS）[1]，[2]。此属性对于开发高效，安全的自适应巡航控制器（CACC）[3]至关重要。从历史上看，已经考虑了每辆领导者车辆与始终在整个排之间共享某些显微镜变量的共同特征的相互作用的信息交换案例；例如，排领先的车辆的加速度（请参见[1]）或其所需的速度轮廓（请参阅[4]）。最近，很少有人考虑通过使用宏观信息来保证所需属性的可能性，目的是避免共享领先的车辆的显微镜信息，因此减少了交换的信息量[5] - [7]。详细介绍[5]中，作者证明了在仅使用骨料（宏观）信息和局部显微镜信息时获得SS的可能性，从而获得了介观控制定律。特别是，可用于每辆车的微观信息由状态组成
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。
太阳能串式逆变器和储能系统的电源拓扑考虑因素 (Rev. A)
如图 2-1 所示，串式逆变器中有三个主要电源块。第一级是单向 DC/DC 转换器级，可将可变的串输出转换为适用于下一级的稳定高压 DC 链路，第二级是双向 DC/DC 功率级，第三级是双向 DC/AC 逆变器级。对于单相系统，直流总线电压通常为 400V DC 。对于三相系统，直流总线电压约为 800V DC 甚至更高，可达 1500V DC 。第一个 DC/DC 级还能够对整个串执行最大功率点跟踪 (MPPT)。它只是通过改变整个串的电压和电流来搜索最大功率。然后，该直流总线电压由 DC/AC 逆变器功率级转换为电网电压电平的交流电压。在当今的系统中，AC/DC 被构建为双向 PFC/逆变器，以允许连接到电池储能系统的 DC/DC 功率级运行，并允许双向对 ESS 进行充电和放电。
大型逆变器和800VAC解决方案用于大型PV和储能工厂
• High power String Inverters are now rated to 275kW, or higher • Increased power density, small physical size • Standard H-bridge to 3 and 5-Level topologies • Transformerless non-isolated designs • Reduction of inverter costs ($/Wac) • Smart inverter functions & features (grid support) • Remote data communications & controls advancements • Major improvements in IGBT and semi-conductor technology